本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/23 10:25:46
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1. 引言
隨著深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度的不斷提升,訓(xùn)練效率成為影響研發(fā)迭代速度的關(guān)鍵瓶頸。TensorFlow 作為由 Google Brain 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架,廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究與工業(yè)級(jí)生產(chǎn)環(huán)…
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1. 背景與選型動(dòng)機(jī)
在邊緣計(jì)算和端側(cè)AI快速發(fā)展的當(dāng)下,輕量級(jí)大模型(<1B參數(shù))正成為開發(fā)者關(guān)注的焦點(diǎn)。這類模型需在極低資源消耗下保持可用的語(yǔ)言理解與生…
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1. 技術(shù)背景與問題提出
在現(xiàn)代文檔問答(DocQA)系統(tǒng)中,用戶不僅需要高效地構(gòu)建和運(yùn)行RAG(Retrieval-Augmented Generation)流程,還對(duì)數(shù)據(jù)安全與…
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1. 引言
隨著自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)的快速發(fā)展,構(gòu)建能夠跨多個(gè)任務(wù)統(tǒng)一理解語(yǔ)義的通用模型成為研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)方法通常針對(duì)特定任務(wù)獨(dú)立建模,導(dǎo)致開發(fā)成本高、維護(hù)復(fù)雜、泛化能力弱…
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